qwen.
Xiaomi Mimo V2: Как бесплатная модель от вендора смартфонов обошла Qwen 235B в генерации образовательного контента
Мы ожидали увидеть очередную "легкую" модель для телефонов, а нашли hidden gem, который генерирует учебные материалы лучше, чем модели в 100 раз больше. Подробный разбор с JSON-ами, промптами и сравнением.Скрытый текстXiaomi MiMo V2 Flash — бесплатная модель на OpenRouter, которая:🏆 Генерирует лучшие педагогические сценарии среди протестированных моделей⚡ Работает в 3x быстрее Qwen 3 (11 сек vs 34 сек)🎯 100% валидный JSON с первой попытки💰 Стоит $0.00 (пока)Когда использовать: EdTech, онбординг, soft skills, обучающие боты.
Разбираем три новых Qwen: нейросеть в роли диктора, художника и писателя
Привет! Я Антон, инженер по информационной безопасности в Selectel
Исследователи Huawei представили WindowSeat — диффузионный трансформер для удаления отражений на фотографиях
Команда исследователей лаборатории Huawei Bayer Lab и Швейцарской высшей технической школы Цюриха (ETH Zurich) представила WindowSeat — модель машинного обучения для удаления отражений с фотографий. Модель адаптировали для типичных пользовательских сценариев: съёмка из окна транспорта, фотографирование предметов через стекло витрин и снимки городских пейзажей.
Как написать AI-ТЗ из одной фразы заказчика: пошаговая инструкция по методике SARD от идеи до спецификации требований
АннотацияАктуальность
Бесплатные сервисы для ваших экспериментов с LLM и агентами
Всем привет. Без лишних слов - сегодня хотелось бы поделиться с вами сервисами, которые вы можете использовать абсолютно бесплатно (без всяких подписок) для ваших исследований в области LLM и ИИ-агентов.Это два веб-сервиса Open Web UI с поддержкой нескольких моделей, развернутых в облаке и Sim AI - для построения воркфлоу агентов без программирования. Оба эти сервиса я разворачивал в облаке для участников воркшопов в моем сообществе, но решил, что многим они могут пригодиться в качестве экспериментов.Open Web UI + Foundation Models
Оцифровываем сырую документацию компании с помощью ИИ локально! DeepSeek-OCR + Qwen 1.5
Недавно получил задачу сделать автоматизированную оцифровку характеристик из паспортов товаров в БД, а не изменение параметров вручную в ERP. Я подумал, было бы здорово поделиться, как я это сделал, с вами на Хабре!Базовые задачи:Нужно, чтобы это все работало локальноСистема должна принимать разные форматы (.doc, .pdf, .png)Возможность создавать динамические таблицы, куда ИИ будет заполнять сама информацию, а не хардкодить для каждой категории паспорта свои отчетыЖелательно, чтобы все работало на одной видеокарте (в моем случае 3090 на 24GB VRAM)
От страха к успеху: история появления ИИ-помощника в системе «АФИДА»
Привет, Хабр! На связи снова Всеволод Зайковский, заместитель руководителя проекта в «Газпром ЦПС». В прошлый раз
